滇池沉积物磷形态的水平分布特征

本文以滇池33个表层沉积物样品为试验材料,采用分级提取的方法逐步提取沉积物中铁磷、铝磷和钙磷,分析沉积物中各磷形态的水平分布特征,结果表明:滇池沉积物总磷浓度的水平分布呈现南北高、中间低的状况,总磷的平均浓度为2 728 mg/kg,局部浓度超过13 000 mg/kg;铁磷、铝磷含量相对较低,不足30%,钙磷和有机磷含量较高,占70%以上;H+浓度影响活性磷的状态,与沉积物铁铝磷显著相关;铁铝磷作为总磷的重要组成部分与总磷显著相关(R=0.701,p0.01)。     

镁盐添加对猪粪堆肥过程中氮、磷养分保留的影响

考察了添加氯化镁对猪粪高温堆肥过程中氮、磷养分保留的影响.结果表明,高温堆肥结束后,同对照堆体相比(氨气形态的氮素损失量为56.60g),添加镁盐的堆体(氨气形态的氮素损失量为24.25 g)减少了58%的氯气排放量;并且添加镁盐的堆体比对照堆体的总氮(TN)含量高出18%.分级磷的研究结果显示,尽管添加镁盐的堆体与对照堆体的总磷(TP)浓度接近,其中镁盐堆体TP为14.2 g/kg,对照堆体TP为12.0 g/kg,但添加镁盐有助于保留猪粪堆肥中的磷素,其中对照堆体中易溶解态磷占总磷的比例从30%提高到65%,而添加镁盐的堆体易溶解态磷的比例变化不大,保持在30%.添加镁盐的堆体中生成了含有磷酸镁的混合晶体,这可能是易溶解态磷比例减少的主要原因.     

基于事故致因和分层感知的安全风险预警系统研究

提出基于分层感知和事故致因要素的分层感知模型、交叉识别模型及分类学习算法。利用基于AI的热网安全风险预警系统验证了分层感知和交叉识别模型的可行性,推导出基于分层感知和事故致因要素的数学模型和风险分级策略,实现了事故致因要素理论的逆向应用,且朴素贝叶斯等机器学习算法适应性良好。     

阿舍勒铜业职业安全健康管理模式构建与应用

为提高矿山企业职业安全健康管理水平,在分析职业安全健康管理要素及理论的基础上,提出一种以安全文化、组织保障、行为管控、科技支撑为核心要素的安全健康管理模式,并阐明其运行机制。依据安全健康管理模式理论架构,结合阿舍勒铜业职业安全健康管理的具体实际,构建“双十三三”职业安全健康管理模式,并以该企业的应用实践为例,验证模式的有效性。结果表明：“双十三三”职业安全健康管理模式以“十字箴言”为基底、“十项准则”为支撑,以“三大体系”“三化建设”“三全管理”为核心内容,形成一套统一、标准的话语体系,具有高度的概括性、科学性、可行性、可推广性,能够为推动矿山企业职业安全健康管理发展献智献力。     

香芋高产、优质栽培技术与产品分级及加工

香芋是多年生宿根草本植物,属天南星科(Araceae)一年生栽培,是我省重要的特种蔬菜之一,随着农业结构调整步伐的加快,香芋的种植面积也在不断扩大,为了提高香芋的产量和品质,达到绿色蔬菜的标准,该文提出了香芋高产、优质栽培技术与产品分级及加工.表3,参5.     

农业常用有机物料中水溶性有机物的理化性质特征

以水稻土水溶性有机物(DOM)为对照,采用物理化学和光谱学实验研究了农业上常用有机物料:猪粪、绿肥和污泥DOM的理化性质差异.结果表明,水稻土、污泥、猪粪和绿肥DOM含量分别为122, 23793, 12904, 380560mgC/kg.若施用等量有机物料,带入土壤的DOM量最多的应是绿肥.不同有机物料DOM中大分子组分含量高低顺序为:水稻土(51.08%)>猪粪(41.25%)>污泥(23.33%)>绿肥(7.36%);而极性组分含量的顺序则相反,水稻土(10.71%)猪粪DOM(1.12)>污泥DOM(1.11)>绿肥DOM(0.98),紫外图谱也证实了这一点.     

基于熵权-集对分析模型的重大危险源安全等级评价研究

针对国内危险化学品事故频发,但危险源分级监管研究不足的现状,尝试将集对分析理论应用于重大危险源安全等级评价中。以评价指标集合与分级标准集合构成一组集对,利用熵权法计算出各项评价指标的客观权重,再结合同异反联系度函数求出各指标单项联系度及加权平均联系度,以此为依据判定重大危险源的安全等级。研究案例的实施情况表明,熵权-集对分析模型充分考虑了危险源安全因素中的不确定性,并且通过熵权值能够识别出影响系统安全的关键指标;与传统方法相比,该模型具有较高的可行性和易操作性,可以为重大危险源的安全监管和事故预防工作提供理论支持。     

基于接收信号强度分区矿山无线定位算法

针对井下工作人员的平时考勤以及发生井下事故时能够对受困人员进行及时有效的定位搜救,提出了一种接收信号强度分区（RSSP）定位算法。RSSP定位算法把井下相邻参考节点间划分为若干分区,根据井下人员（移动节点）所在巷道位置的接收信号及强度情况对其进行定位。此算法比较简单,功耗低。经过MATLAB模拟仿真,得出RSSP算法比经典的RSSI和RFID算法定位精度更高。     

黄棕壤中不同粒径组分的提取分级与表征

以去离子水为分散剂,采用连续分级法,结合使用筛分、沉降、离心及错流超滤(CFF)等技术,将60目黄棕壤提取分级为细砂粒(50~250μm)、粉粒(5~50μm)、粗黏粒(1~5μm)、细黏粒(0.1~1μm)、纳米微粒(<0.1μm)5个组分;采用激光粒度仪、透射电镜(TEM)、X射线衍射(XRD)等方法对分级结果进行了表征.激光衍射粒度分析所测得各组分实际粒径分布结果与划定的粒径分级范围均很好吻合,表明按上述方法对土壤颗粒进行分级是有效、可行的.TEM观察到的纳米粒级成分呈规则球形,绝大部分颗粒粒径在20~40nm之间,有少部分大颗粒团聚体存在.